Современное состояние теории и практики разработки систем поддержки принятия решений

Ежедневно перед лицом, принимающим решение (ЛПР), встает проблема: как обладая огромным количеством информации, учесть взаимозависимые факторы и успешно решить слабоструктурированные и неструктурированные задачи. Особенность этих задач в том, что слабоструктурированные проблемы содержат количественные и качественные переменные, причем качественные аспекты проблемы имеют тенденцию доминировать, а неструктурированные имеют лишь качественное описание. Для решения подобных задач создаются компьютерные системы «Системы поддержки принятия решений или СППР (англ. DSS)». СППР грамотно сочетают умения ЛПР и функции, которые выполняет вычислительная машина, но при этом конечное решение принимает человек.

Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР или ИСППР.

Основу разработки ИСППР составляют экспертные знания о происходящих процессах и принимаемых решениях в предметной области функционирования системы. Основной характеристикой данных областей является отсутствие простой математической модели. В ИСППР поиск решения осуществляется с использованием нечетких, псевдофизических - пространственно-временных и причинно-следственных, немонотонных логик, а также механизмов обучения и пополнения динамических знаний. Особенностью ИСППР является иерархическое подкрепленное обучение, методы которого обладают необходимым потенциалом для поиска решения в случае масштабных задач. Достоинством подхода является использование накопленного опыта: опыт, приобретенный при решении проблемы, может быть применен к другой задаче без необходимости повторного обучения. В настоящее время сфера применения ИСППР расширяется, задачи усложняются, в связи с этим появляется проблема повышения надежности и эффективности систем.

Итак, ИСППР являются мощным механизмом для решения сложных задач. Это системы, обладающие возможностью решать задачи на уровне близком к человеческому интеллекту, а их возможность обучения делает процесс нахождения решений более эффективным.

Матвеева А.С.